OpenAI发布了官方的提示工程指南和示例，以帮助用户更有效地使用ChatGPT。这些方法可以单独或组合使用，以达到更好的效果。官方提供了六个大提示策略，并给出了具体的教程和示例。
主要策略如下：
1. 清晰的指令：告诉AI你具体想要什么。例如，如果你想要简短的答案，就直接说“给我一个简短的回答”。这样AI就不用猜测你的意图了。模型无法读懂你的思维，所以需要明确要求。提供清晰的指令可以减少模型的猜测需求。
2. 提供参考文本：如果你有关于你要写的主题的具体资料或例子，给AI看看。这样它就能提供更准确、更相关的内容。语言模型可能会创造虚假答案，尤其是在询问特定主题或要求引用和URL时。提供参考文本可以帮助模型提供更准确的答案。
3. 将复杂任务分解为简单子任务：如果你有一个复杂的主题要写，试着把它分成几个小部分。比如，先写一个关于主题背景的部分，然后再写关于主要观点的部分。就像软件工程中将复杂系统分解为模块化组件一样，将任务提交给语言模型时也应采取类似的做法。复杂任务的错误率通常高于简单任务。复杂任务通常可以重新定义为一系列简单任务的工作流程。
4. 给模型时间“思考”：有时候，让AI先“思考”一下，然后再回答问题，可以得到更好的答案。就像让它先列出解决问题的步骤，然后再给出答案。模型在立即回答问题时可能会犯更多的推理错误。要求模型在给出答案之前进行“思考链”可以帮助模型更可靠地推理出正确答案。
5. 使用外部工具：有时候结合使用AI和其他工具（比如数据搜索工具）可以得到更好的结果。利用其他工具的输出来补偿模型的不足。例如，文本检索系统可以向模型提供相关文档信息，代码执行引擎可以帮助模型进行数学计算和运行代码。
6. 测试和调整：尝试不同的指令和方法，看看哪种效果最好，然后根据结果进行调整。使用黄金标准答案评估模型输出是一种有效的方法，用于确保AI模型的回答质量。通过与黄金标准答案的对比，可以有效地监控和提高AI模型的输出质量。
这些策略特别适用于需要精确和详细信息的场景，例如科学、技术或学术研究。Prompt engineering及时工程策略、提示示例和提示库和工具都可以在OpenAI的官方网站上找到。此外，还有一些关于高级提示以提高推理能力的论文可供参考。
相关阅读：
Prompt engineering 及时工程策略：platform.openai.com/docs/guides/pr Prompt examples 提示示例：platform.openai.com/examples
Prompting libraries & tools 提示库和工具：cookbook.openai.com/related_resour Papers on advanced prompting to improve reasoning
关于高级提示以提高推理能力的论文：cookbook.openai.com/related_resour
相关导航
鄂公网安备 ：42010202000889 号